Prevention of food allergy: can we stop the rise of IgE mediated food allergies?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Food allergy has become more prevalent in recent decades. Without a curative treatment for food allergy, prevention is key. Can we intervene and halt the food allergy epidemic? RECENT FINDINGS: There are three main hypotheses to explain the rise in food allergy: the dual-allergen exposure hypothesis, the hygiene hypothesis and the vitamin D hypothesis. In a recent systematic review of randomized controlled trials, only introduction of allergenic foods, namely egg and peanut, in the diet at the time of weaning and avoidance of temporary supplementation with cow's milk formula in the first few days of life showed low to moderate evidence of a preventive effect. SUMMARY: For primary prevention, introduction of allergenic foods at the time of weaning and avoidance of temporary supplementation with cow's milk formula in the first few days of life has been recommended. Introduction of foods once allergy has been excluded may be beneficial for sensitized subjects (secondary prevention). Once food allergy has been established, it is important to minimise complications (tertiary prevention) through allergen avoidance, timely treatment of allergic reactions, control of atopic co-morbidities and dietetic and psychological support, as appropriate. Immunomodulatory treatments can potentially be disease-modifying and require further research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».